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AReaL vs verl-agent

AReaL:AReaL是一个为大型推理和智能体模型设计的开源、完全异步的强化学习训练系统。它具有出色的灵活性、业界领先的速度以及从单节点到千卡GPU的扩展能力,实现了最先进的性能。;verl-agent:`verl-agent` 扩展了 veRL,通过强化学习训练大型语言模型代理,并引入了新颖的步进独立多轮回滚机制。这种设计通过定制化的每步输入结构和内存管理,确保了长周期任务的高度可扩展性。

01

简评

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AReaLLLM Infra · ★ 5.9k

训练推理智能体:开发能够处理复杂数学、编码和通用推理任务的AI智能体。

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verl-agentLLM Infra · ★ 2.4k

为复杂的、多轮次长周期任务训练大型语言模型代理。

02

并排对比

字段
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分类
大模型基础设施
大模型基础设施
Stars
★ 5.9k
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许可证
Apache-2.0
Apache-2.0
安装方式
pip install -e ".[dev,docs]"
pip install -e .
更新时间
1天前
4个月前
开源
是
是
标签
强化学习, 大型语言模型, 异步系统
LLM代理, 强化学习, 深度学习
03

功能特性

AReaL logoAReaL
01完全异步强化学习训练:提供稳定、业界领先速度的强化学习训练。
02高可扩展性:可从单节点无缝扩展到1000+ GPU。
03灵活的智能体推演:易于定制多轮智能体推演工作流,并与外部框架集成。
04前沿性能:在数学、编码和搜索智能体方面达到最先进水平。
05开源与可复现:提供完整的训练细节、数据和基础设施以复现结果。
verl-agent logoverl-agent
01多轮代理-环境交互
02完全可定制的内存模块和每步输入结构
03可扩展至超长周期优化
04并行化的Gym风格环境及分组环境支持
05多样化的强化学习算法
04

使用场景

AReaL logoAReaL
↳训练推理智能体:开发能够处理复杂数学、编码和通用推理任务的AI智能体。
↳大型语言模型对齐(RLHF):利用人类反馈强化学习对大型语言模型进行微调。
↳多轮智能体工作流:实现和定制具有自校正和工具集成的迭代智能体行为。
verl-agent logoverl-agent
↳为复杂的、多轮次长周期任务训练大型语言模型代理。
↳开发适用于视觉和文本环境的推理代理。
↳解决数字界面控制、具身AI和搜索相关的挑战。
05

适合场景

AReaL logoAReaL
时下流行
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FAQ

常见问题

AReaL 和 verl-agent 有什么区别?
AReaL 和 verl-agent 都属于 LLM Infra 类别。AReaL 有 5.9k Stars,verl-agent 有 2.4k Stars。
AReaL 和 verl-agent 哪个更好?
最佳选择取决于你的具体需求。训练推理智能体:开发能够处理复杂数学、编码和通用推理任务的AI智能体。 时选 AReaL,为复杂的、多轮次长周期任务训练大型语言模型代理。 时选 verl-agent。
AReaL 是免费的吗?
是的,AReaL 在 GitHub 开源(Apache-2.0)。
verl-agent 是免费的吗?
是的,verl-agent 在 GitHub 开源(Apache-2.0)。
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